Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-22T06:45:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 228102.pdf: 4630922 bytes, checksum: be812a2f5d008d744d121046e1001dcd (MD5) / Como peça fundamental na obtenção do conhecimento, a informação requer cada vez mais o uso de tecnologias de computação. Esta necessidade se traduz na aplicação de ferramentas que possam agregar grandes massas de dados armazenadas ao longo do tempo como base de conhecimento e transformá-las em indicadores sustentáveis para futuras tomadas de decisões. Com a utilização de técnicas de data warehousing é possível obter tais indicadores para tomadas de decisões. Porém, no próprio processo de data warehousing existe dificuldade em se obter indicadores de desenvolvimento, seja na modelagem dos dados, no projeto de back-end ou de front-end de um DW. Esta dissertação propõem com o estudo de caso no data warehouse da Plataforma Lattes do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), a utilização de indicadores relacionados a modelagem de dados, o projeto de back-end e front-end no processo de data warehousing, encontrados nos data marts de Fomento, Grupos de Pesquisa e DM de Currículos que são integrantes do DW da Plataforma Lattes e que apresentam modelos diferenciados possibilitando a aplicação dos indicadores e verificação da atuação de cada um dos indicadores em cada modelo. O presente trabalho visa auxiliar no desenvolvimento de novos projetos de DW, e diminuir a carência de pesquisas realizadas sobre o levantamento e utilização de indicadores de desenvolvimento de DW.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T02:32:25Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T02:46:09Z : No. of bitstreams: 1 208297.pdf: 4084097 bytes, checksum: 7b462f6003d99c52f3001e14a4083b49 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-20T10:37:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 197129.pdf: 3088814 bytes, checksum: 76bdf89eb4aa1dc592232eccb7caefa9 (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T14:26:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198466.pdf: 729756 bytes, checksum: e8e047c2658811d662af691676142825 (MD5) / O crescimento da complexidade, tamanho e tráfego nos sites da Web, faz com que tarefas, como o projeto de sites, necessitem de cada vez mais atenção. Um importante auxílio nestas tarefas é a análise de como o site está sendo utilizado. A mineração da utilização da Web aplica técnicas de mineração de dados aos registros de visitas a sites, normalmente contidos em arquivos de log de servidores Web. Este trabalho apresenta uma metodologia para coleta e transformação dos dados, baseando-se em uma ontologia para a representação do conhecimento envolvido, adicionando conteúdo semântico aos documentos, obtendo-se arquivos de log enriquecidos. A metodologia proposta é aplicada em um site de controle acadêmico, no qual os alunos têm acesso a serviços de, entre outros, procedimentos de matrícula e documentos. Foi implementada, ainda, uma ferramenta para auxiliar no processo de coleta e transformação dos dados, referentes a 3 semanas de utilização do site, correspondentes aos períodos de matrícula e cancelamento de matrícula em disciplinas. Os dados são, posteriormente, submetidos a análises estatísticas, sendo aplicados métodos de agrupamento aos mesmos.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-19T09:33:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:59:09Z : No. of bitstreams: 1 205272.pdf: 13357211 bytes, checksum: c7d8f5ff8106bb58bc3c84846c539375 (MD5) / Uma realidade que está cada vez mais presente em todas as organizações é a necessidade na busca por informações. As técnicas de mineração de dados são apresentadas como revolucionárias porque geram suas próprias hipóteses e garantem informações com maior rapidez. O principal objetivo da mineração de dados é encontrar padrões de comportamento em um grande volume de dados. A mineração de dados é uma das etapas no processo de descoberta de conhecimento em banco de dados KDD. As principais etapas no processo de KDD são: definição de metas, seleção, pré-processamento, transformação, mineração de dados e interpretação. O data warehouse não é obrigatório, mas é de grande importância para uma mineração de dados eficiente. A mineração de dados pode ser utilizada na aplicação de várias técnicas. As principais são: clusterização, classificação e regras de associação. A Universidade do Sul de Santa Catarina (Unisul) possui um processo permanente de avaliação, denominado Avaliação Institucional, que é feito através de uma pesquisa com 65 questões, que são aplicadas aos alunos anualmente. Assim, o presente trabalho busca encontrar algum padrão de comportamento nos dados resultantes desta pesquisa. Foram utilizadas para análise uma ferramenta estatística e duas técnicas de mineração de dados: clusterização e regras de associação. Este trabalho procura utilizar os recursos de cada uma dessas técnicas para encontrar conhecimentos úteis na tomada de decisão bem como fazer uma comparação entre elas.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T12:47:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 220920.pdf: 437451 bytes, checksum: 8d394d87643e42de021276d55705cbcf (MD5) / O desafio da área de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados, ou KDD, é analisar de forma eficiente e automática a grande massa de informações disponível, extraindo conhecimento útil. Neste trabalho, apresentamos GenMiner, uma ferramenta de Mineração de Dados para a tarefa de Modelagem de Dependência. Um algoritmo genético, método de otimização da Computação Evolucionária, foi desenvolvido para descobrir regras interessantes em bases de dados relacionais. A avaliação das regras é realizada individualmente, favorecendo regras com alta precisão e, preferencialmente, surpreendentes. A integração a bases de dados relacionais foi viabilizada pela codificação dos cromossomos como expressões em linguagem SQL. GenMiner foi avaliado usando uma base de dados de domínio público, com informações sobre diversos países e suas bandeiras.

Made available in DSpace on 2016-02-05T18:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-04-29. Added 1 bitstream(s) on 2016-02-05T18:34:02Z : No. of bitstreams: 1 000856709.pdf: 776563 bytes, checksum: 6ed5e7ad636b230d49958881ee7d33b9 (MD5) / A obesidade infantil tem se tornado uma preocupação crescente na área da saúde devido às possíveis consequências que ela pode trazer a um indivíduo, tanto na sua infância quanto na fase adulta. Assim, além do diagnóstico da obesidade em crianças, devem ser investigados fatores que podem estar envolvidos com o seu surgimento. O processo de identificação e análise destes fatores tem se mostrado uma tarefa bastante complexa - a grande quantidade de estudos que tem sido publicada sobre o tema, muitos deles inconclusivos, é uma mostra disso. Este trabalho de mestrado teve o objetivo de analisar dados sobre crianças, em particular, com excesso de peso, visando levantar hipóteses quanto à possível influência de alguns fatores para o surgimento da obesidade infantil. Dentre os fatores analisados, alguns têm sido citados na literatura como possivelmente relacionados ao surgimento da obesidade infantil, a saber, o tipo de parto, o peso da criança ao nascer, o tempo de aleitamento materno e a quantidade de horas de sono diárias da criança, além da hereditariedade para a obesidade. Também foi incluído nas análises o fator tempo de gestação. Um segundo objetivo deste estudo foi testar e avaliar a viabilidade de uso da técnica de associação, da área de mineração de dados, em associação com o recurso banco de dados, como ferramenta auxiliar no processo de análise especificamente dos tipos de dado de interesse neste trabalho. Para atingir os objetivos pretendidos, foi analisado um conjunto de dados referentes a 107 crianças entre 6 e 13 anos, coletado na cidade de Marília - SP, constituído de: 38 eutróficas, 38 obesas e 31 com sobrepeso. O processo de análise dos dados possibilitou identificar correlações relevantes entre variáveis envolvidas no problema, a partir das quais pôde-se levantar algumas hipóteses, como a de que o parto cesárea, em especial, e o tempo de aleitamento materno não adequado poderiam... / Childhood obesity has reached worrying rates in the Brazilian population; its occurrence has acquired great significance in the health field. Thus, in addition to the diagnosis of the obesity in children, other factors involved with its emergence should be investigated. The process of identification and analysis of these factors has proven to be a very complex task - the great number of studies published on this subject, many of them inconclusive, is an evidence of this complexity. This master thesis aimed to analyze data on children, especially overweight ones, in order to establish hypotheses on the role of some factors that may be involved with childhood obesity. Among the analyzed factors, some have been cited in the literature as possibly related to the emergence of the childhood obesity, namely, the delivery method, the infant weight at birth, the period of breastfeeding and the number of daily hours of sleep, in addition to the obesity hereditary. The factor pregnancy period was also included in the analysis. A second objective of this study was to test and evaluate the application of the association technique, from the data mining area, together with the database resource, as an auxiliary tool in the analysis process specially on the data types that are of interest in this work. In order to achieve the intended objectives, a set of data involving 107 children between 6 and 13 years old was analyzed. The data was collected in the city of Marília - SP and it consists of 38 normal weight children, 38 obese ones and 31 overweight ones. The data analysis process allowed to identify some relevant correlations between variables involved in the problem and establish hypotheses to be analyzed in more details. Regarding the used computational resources, association rules seem to be quite interesting for the analysis of the types of data considered in this study, since they allow to establish hypotheses from the correlations found between ...

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:04Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-02-21Bitstream added on 2014-06-13T18:53:58Z : No. of bitstreams: 1 melo_lms_me_sjrp.pdf: 980929 bytes, checksum: 3485e84f6c0fabe85dabb24d63d15211 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Nos anos de 1997 a 2002 foi desenvolvido um programa de triagem de hemoglobinopatias pelo Laboratório de Hemoglobinas e Genética das Doenças Hematológicas - LHGDH, UNESP, com 5976 neonatos nascidos no Hospital de Base de São José do Rio Preto. O montante de dados gerados em todas as fases dos seis anos de programa constitui uma fonte de informações, que armazenadas em banco de dados, permitem a análise por métodos computacionais na tentativa de estabelecer comportamentos, tendências e padrões, objetivando dessa forma, contribuir com a Triagem Neonatal no país, fornecendo bases para agilizar os diagnósticos e torná-los cada vez mais precisos. Após desenvolvimento de uma Base de Dados Eletrônica e inserção dos resultados da triagem de hemoglobinopatias objetivou-se: avaliar por meio de ferramenta data mining- CLIBIA as metodologias utilizadas, testar a aplicabilidade do banco de dados e analisar os dados quantitativos de hemoglobinas obtidos por HPLC nos diferentes fenótipos, em sistema de visualização 3D - Fas MapDB. A utilização de um banco de dados em laboratórios com grande fluxo de amostras mostrou-se imprescindível para a segurança, confiabilidade e agilidade das análises e ferramentas que promovem a mineração dos dados, como a CLIBIA, revelaram a necessidade de reavaliar as metodologias de rotina utilizadas no diagnóstico de hemoglobinopatias em neonatos. As visualizações tridimensionais revelaram a existência de dois padrões de distribuição das amostras com Hb normais, devido a amplitude de variação nos valores obtidos por HPLC para o pico de F1. Permitiu a separação das amostras com Hb normais e com alfa talassemia, ressaltando as diferenças estatísticas nos valores percentuais médios dos picos de Fast e A, reforçando a necessidade de melhor avaliação dos cromatogramas obtidos e a possibilidade de aplicação dessa metodologia como parte do diagnóstico de alfa talassemia em neonatos. / Since 1997 until 2002, a neonatal screening program of hemoglobinopatias were carried out in the Hemoglobin and Hematologic Genetic Diseases Laboratory - LHGDH, UNESP, with 5976 newborns from Hospital de Base de São José do Rio Preto. The amount of data obtained during six years of program constitutes a source of information, that stored in data base, allows the analysis for computational methods in the attempt to establish behaviors, trends and standards, aiming to contribute with the Neonatal screening in the country and supplied bases to better diagnostic and to become them each time more exact. After an Electronic Database were development and the screening results were inserted was aimed: to evaluate by data mining tool - CLIBIA the methodologies used, test the applicability of a hemoglobinopathies database and to analyze the quantitative hemoglobins data obtained by HPLC in the different phenotypes, in 3D visualization system - FastMapDB, for to analyze the phenotypes behavior. The use of a database in laboratories with great sample routine were essential for the security, trustworthiness and agility of the analyses and tools that promote the datamining, as the CLIBIA, had disclosed the necessity to reevaluate the methodologies used in hemoglobinopathies diagnosis routine in newborns. The three-dimensional visualizations carried out by the FastMapDB tool showed the existence of two distribution standards in the samples with normal Hb, due to the variation amplitude into the values obtained by HPLC for the F1 window. It allowed separating the samples with normal Hb from alpha thalassemia, evidencing the statistical differences in the mean values of the Fast and A window, emphasizing the necessity of better chromatograms evaluation and the possibility of this methodology application as part of alpha thalassemia diagnosis in newborns.

Orientador : Prof. Dr. José Guilherme Silva Vieira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Ecônomico. Defesa : Curitiba, 15/04/2016 / Inclui referências : f. 54-55 / Resumo: Em um contexto de ampla disponibilidade de informações, a aplicação das metodológias de Data Mining provocou, nas últimas décadas, mudanças radicais nos processos de tomada de decisão em diversos campos do conhecimento, dentre eles o das finanças. Uma das beneficiárias desses avanços é a Agência de Fomento do Estado do Paraná - Fomento Paraná, instituição financeira que tem como sua principal atividade a concessão de crédito, orientado a impulsionar o desenvolvimento econômico regional. Tendo como seu acionista majoritário o Governo do Estado do Paraná, a instituição possui amplo potencial de utilização das metodologias de Data Mining, uma vez que o mesmo possui em suas bases uma grande quantidade de dados sobre as pessoas físicas e jurídicas do Paraná, sendo que uma considerável parte desses dados contém informações sensíveis ao processo decisório de crédito. Nesse contexto, através da aplicação empírica das metodologias de Data Mining, este trabalho teve como objetivo estimar um modelo estatístico básico de análise e suporte a decisão de crédito à instituição financeira de desenvolvimento Fomento Paraná, com foco na utilização de variáveis regressoras cujos valores posteriormente pudessem ser obtidos junto às demais bases de dados administrativas do Governo do Estado do Paraná. Para tanto, foram catalogadas as informações relevantes ao processo decisório de crédito com base na bibliografia acadêmica, e posteriormente foram identificadas bases de dados existentes no Estado que possuem dados e informações dessa natureza. Na sequência, com base no histórico de operações da carteira de Microcrédito da Fomento Paraná, através da aplicação da metodologia de Regressão Logística foi identificado um modelo estatístico básico de analise de crédito, que apresentou graus de Acurácia de até 82%, e que possui um conjunto de variáveis regressoras cujos valores poderão ser acessadas junto as bases de informações administrativas do Governo do Estado do Paraná. Os resultados obtidos permitem que seja estruturado um modelo inicial de análise capaz de agilizar a identificação de empresas com mérito de crédito e dar suporte a tomada de decisão, antes mesmo da instituição ser demandada pelos empreendedores, permitindo que políticas de desenvolvimento regional sejam executadas com maior precisão, agilidade e com a otimização de recursos. Palavras Chave: Análise de Crédito, Regressão Logística, Data Mining, Desenvolvimento Econômico, Bancos Públicos / Abstract: In a context of wide availability of information, where the collection and storage costs are becoming smaller, the process of analysis of credit now has a powerful set of statistical and technological tools - referred as data mining - that radically influenced the agility of decision making process. One of the beneficiaries of this process is the financial institution Agência de Fomento do Paraná - Fomento Paraná, which has as its main activity the concession of credit, aimed to boost regional economic development. However, there is an even greater potential for efficiency gains for the company since it has as its main shareholder the State of Paraná. This occurs because the State Government of Paraná, in the process of providing services to the population, must maintain a large amount of data on individuals and companies of Paraná, and a considerable part of this data contains sensitive information to the credit decision-making process. In this context, by utilizing Data Mining methods, this study aimed to estimate of a statistical model of analysis and credit decision to Fomento Paraná, focusing on the use of variables which the value could later be gathered from the databases of the State Government of Paraná. To this end, sensitive information to the credit decision-making process based on academic literature was cataloged, and existing databases that have information of this nature were later identified in the State. Further, based on the history of the Fomento Paraná Microcredit portfolio, by applying the Logistic Regression method, a basic statistical model analysis of credit that has showed 82% of Accuracy, was identified. The results allow the development of an initial analysis model that permits the identification of companies with credit merit and that can provide support decision-making process, even before the institution is asked by the entrepreneurs, enabling regional development policies to be implemented with greater accuracy, flexibility and resource optimization. Key words: Credit Analysis, Logistic Regression, Data Mining, Economic Development, Public Banking

Resumo: Este trabalho tem por objetivo propor um modelo para mapear o conhecimento de colaboradores e pesquisadores em instituições. Aborda o problema da perspectiva do compartilhamento do conhecimento científico. O modelo proposto utiliza uma estrutura baseada nos seguintes componentes: atores, grupos de trabalho e artefatos produzidos. O enfoque está na definição do fluxo de atividades necessárias para a construção do mapa do conhecimento e nas alternativas disponíveis para visualização das informações. Com base na revisão da literatura, uma metodologia para apoiar a construção do mapa do conhecimento é apresentada e opções para visualização das informações são propostas. Como prova de conceito, desenvolveuse um sistema utilizando os dados disponíveis na Plataforma Lattes sobre os pesquisadores e professores dos programas de pós-graduação stricto sensu da Universidade Federal do Paraná. A base de dados criada é caracterizada e algoritmos de mineração de dados são aplicados, buscando identificar relacionamentos não conhecidos anteriormente. A validação do modelo proposto é feita por meio do uso da prova de conceito que é composto por dois processos. O primeiro processo é responsável por importar os dados em formato XML para a base de dados do modelo proposto. O segundo processo é responsável por disponibilizar ferramentas para que o usuário possa consultar o mapa do conhecimento e visualizar os resultados utilizando diferentes técnicas como páginas amarelas e grafos. A implementação da prova de conceito auxiliou na identificação dos aspectos positivos do modelo proposto e na detecção de deficiências. Destaca-se como aspectos positivos a criação de um banco de dados especializado, a facilidade de navegação entre as informações disponíveis no banco, a possibilidade de filtrar os resultados das consultas e as diferentes opções de visualização disponíveis, considerando a problemática que norteou a pesquisa sobre construção de mapas do conhecimento que incentivem o compartilhamento e facilitem a localização do conhecimento.